判别混沌与噪声的局部可变神经网络方法

• 作者: 肖忠会 许庆余 赵玉成
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 神经网络 局部可变权值 混沌 噪声
• 年，卷（期）: 1999,（10）
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: O235
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-987X.1999.10.018

摘要

为了解决多对单类型的分类问题(尤其是无限多对单),提出了一种处理多对单问题的新型神经网络模型--局部可变权值神经网络,并将其应用于混沌信号和噪声的判别.局部可变权值神经网络学习算法与传统神经网络类似,但在工作时可根据网络输入来调整神经网络局部权值.从最后分类结果看,无论是在学习时间还是在分类精度上,局部可变权值神经网络比传统神经网络都要好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许庆余		62	1007	19.0	27.0
2	赵玉成		27	200	10.0	13.0
3	肖忠会		4	43	3.0	4.0